נתונים גדולים תעשייתיים הם מושג חדש, ממש מובן, נתונים גדולים תעשייתיים מתייחסים לנתונים הגדולים שנוצרו ביישום מידע תעשייתי.
עם שילוב מעמיק של אינפורמטיזציה ותיעוב, טכנולוגיית המידע חדרתה לכל קישורי הרשת התעשייתית של מפעלים תעשייתיים, כמו ברקודים, קודי QR, RFID, חיישנים תעשייתיים, מערכות בקרה אוטומטיות תעשייתיות, אינטרנט תעשייתי של דברים, ERP, CAD/CAE/CAE/CAI וטכנולוגיות אחרות משמשות ברווחים תעשייתיים.
במיוחד עם יישום של טכנולוגיות מידע מהדור החדש כמו האינטרנט, האינטרנט הסלולרי ואינטרנט של דברים בתחום התעשייתי, מפעלים תעשייתיים נכנסו גם לשלב חדש של פיתוח בענף האינטרנט, והנתונים המוחזקים על ידי מפעלים תעשייתיים הפכו לשפע יותר ויותר.
היישום של נתונים גדולים תעשייתיים יביא עידן חדש של חדשנות ושינוי במפעלים תעשייתיים. באמצעות התפיסה בעלות נמוכה, חיבור סלולרי במהירות גבוהה, מחשוב מבוזר וניתוח מתקדם שהובאו על ידי האינטרנט והאינטרנט הנייד של הדברים, טכנולוגיית מידע ומערכות תעשייתיות גלובליות משולבים עמוק, מביאים שינויים עמוקים לתעשיות גלובליות ומחדשים את המו'פ וייצור ארגונים. , שיטות תפעול, שיווק וניהול. Hangao Tech (Seko Machinery) מיישם טכנולוגיית אינטרנט על מערכת הבקרה של מכונות לייצור צינורות מרותכים תעשייתיים מפלדת אל חלד חכמה , כך שהצוותים הטכניים של שני הצדדים יוכלו לעקוב אחר נתוני הייצור בזמן אמת, למצוא תקלות במהלך הפעולה ולמנוע כיבוי.
לפיכך, הבעיות והאתגרים העומדים בפני יישומי נתונים גדולים בתעשייה אינם פחות מאלה של ענף האינטרנט, ובמקרים מסוימים הם מסובכים עוד יותר.
מפעלים תעשייתיים חדשניים אלה בענפים שונים הביאו מהירות מהירה יותר, יעילות גבוהה יותר ותובנות גבוהות יותר.
יישומים אופייניים של נתונים גדולים תעשייתיים כוללים חדשנות של מוצרים, אבחון ותחזית תקלות במוצר, ניתוח IoT של קו ייצור תעשייתי, אופטימיזציה של שרשרת אספקה ארגונית תעשייתית ושיווק דיוק מוצרים. מאמר זה ימיין את תרחישי היישומים של נתונים גדולים תעשייתיים בארגוני ייצור בזה אחר זה.
1. האצת חדשנות של מוצרים
התנהגות האינטראקציה והתנהגות העסקה בין לקוחות למפעלים תעשייתיים יניבו כמות גדולה של נתונים. כרייה וניתוח נתונים דינמיים של לקוחות אלה יכולים לעזור ללקוחות להשתתף בניתוח דרישת מוצרים ופעילויות חדשנות לעיצוב מוצרים, ולתרום לחדשנות של מוצרים.
פורד היא דוגמא בעניין זה. הם יישמו טכנולוגיית נתונים גדולים על חדשנות המוצר ואופטימיזציה של המכונית החשמלית של פורד פוקוס. מכונית זו הפכה למכונית חשמלית של Big Data. 'הדור הראשון של פורד פוקוס רכבים חשמליים יצר נתונים רבים בעת נהיגה וחניה.
בזמן הנהיגה, הנהג מעדכן ברציפות את האצת הרכב, בלימה, טעינת סוללות ומידע על מיקום. זה שימושי לנהגים, אך הנתונים נשלחים גם לחזרה לפורד מהנדסים כדי להבין את הרגלי הנהיגה של הלקוח, כולל כיצד, מתי ואיפה לטעון. גם אם הרכב עומד על הקיפאון, הוא ימשיך להעביר נתונים על לחץ הצמיגים ומערכת הסוללה של הרכב לטלפון החכם הקרוב ביותר.
לתרחיש יישומי Big Data הממוקדים בלקוח יש יתרונות רבים, מכיוון שנתונים גדולים מאפשרים שיטות חדשנות ושיתוף פעולה יקרות של מוצרים. הנהגים מקבלים מידע מועיל ומעודכן, ואילו מהנדסים בדטרויט מידע מצטבר על התנהגות נהיגה להבנת לקוחות, פיתוח תוכניות לשיפור מוצרים ויישום חידושים חדשים למוצרים.
יתר על כן, חברות כוח וספקי צד ג 'אחרים יכולים לנתח מיליוני מיילים של נתוני נהיגה כדי לקבוע היכן לבנות תחנות טעינה חדשות וכיצד למנוע את העומס על הרשת השברירית.
2. אבחון תקלות מוצר וחיזוי
זה יכול לשמש לשירותי מוצר לאחר המכירה ושיפור מוצרים. הצגת חיישנים בכל מקום וטכנולוגיית אינטרנט הפכה את האבחנה בזמן אמת של תקלות במוצר למציאות, בעוד שיישומי נתונים גדולים, טכנולוגיות דוגמנות וסימולציה אפשרו לחזות דינמיקה.
במהלך החיפוש אחר החיבור האבוד של מלזיה איירליינס MH370, נתוני הפעלת המנוע שהושגו על ידי בואינג מילאו תפקיד מפתח בקביעת נתיב החיבור האבוד של המטוס. בואו ניקח את מערכת המטוסים של בואינג כמקרה כדי לראות כיצד יישומי נתונים גדולים ממלאים תפקיד באבחון תקלות במוצר.
על מטוסי בואינג, מאות משתנים, כמו מנועים, מערכות דלק, הידראוליקה ומערכות חשמל, מהווים את מצב הטיסה. נתונים אלה נמדדים ונשלחים פחות מכמה מיקרו -שניות. כדוגמה של בואינג 737 כדוגמה, המנוע יכול לייצר 10 טרה -בייט של נתונים כל 30 דקות בטיסה.
נתונים אלה הם לא רק נתוני טלמטריה הנדסיים שניתן לנתח בנקודה מסוימת בעתיד, אלא גם מקדמים בקרה אדפטיבית בזמן אמת, שימוש בדלק, חיזוי כישלון רכיב והודעת טייס, שיכולים להשיג ביעילות אבחון ותחזית תקלות.
בואו נסתכל על דוגמה לג'נרל אלקטריק (GE). המרכז לניטור ואבחון אנרגיה של GE (M&D) באטלנטה, ארה'ב, אוסף נתונים על אלפי טורבינות גז GE ביותר מ- 50 מדינות ברחבי העולם ויכול לאסוף נתוני 10 גרם ללקוחות מדי יום. נתח את זרימת הנתונים הגדולים הקבועים ממרעי הרטט והטמפרטורה של החיישן במערכת. ניתוח נתונים גדולים אלה יספק תמיכה באבחון תקלות טורבינת הגז של GE ולהתרעה מוקדמת.
יצרנית טורבינות הרוח VESTAS שיפרה גם את פריסת טורבינות הרוח על ידי ניתוח נתוני מזג אוויר ונתוני מד הטורבינה שלה, ובכך הגדילה את רמת תפוקת הכוח של טורבינות רוח והרחבת חיי השירות.
3. יישום נתונים גדולים של קו ייצור IoT תעשייתי
קווי הייצור המודרניים של ייצור תעשייתי מצוידים באלפי חיישנים קטנים לגילוי טמפרטורה, לחץ, חום, רטט ורעש.
מכיוון שנתונים נאספים כל שניות, ניתן לממש צורות ניתוח רבות על ידי שימוש בנתונים אלה, כולל אבחון ציוד, ניתוח צריכת חשמל, ניתוח צריכת אנרגיה, ניתוח תאונות איכות (כולל הפרות של תקנות ייצור, כשלים ברכיבים) וכו '.
ראשית, מבחינת שיפור תהליכי הייצור, השימוש בנתונים גדולים אלה בתהליך הייצור יכול לנתח את כל תהליך הייצור ולהבין כיצד כל קישור מבוצע. ברגע שתהליך מסוים חורג מהתהליך הסטנדרטי, ייוצר אות אזעקה, ניתן למצוא שגיאות או צווארי בקבוק במהירות רבה יותר, וניתן לפתור את הבעיה ביתר קלות.
באמצעות טכנולוגיית נתונים גדולים ניתן גם לקבוע מודלים וירטואליים של תהליך הייצור של מוצרים תעשייתיים, לדמות ולייעל את תהליך הייצור. כאשר ניתן לשחזר את כל נתוני התהליכים והביצועים במערכת, שקיפות זו תעזור ליצרנים לשפר את תהליכי הייצור שלהם.
לדוגמה אחרת, מבחינת ניתוח צריכת האנרגיה, השימוש בחיישנים כדי לפקח על כל תהליכי הייצור באופן מרכזי במהלך תהליך ייצור הציוד יכול למצוא חריגות או פסגות בצריכת אנרגיה, כך שניתן יהיה לבצע אופטימיזציה של צריכת אנרגיה במהלך תהליך הייצור וניתן לבצע את כל התהליכים. הניתוח יפחית מאוד את צריכת האנרגיה.
4. ניתוח ואופטימיזציה של שרשרת האספקה התעשייתית
נכון לעכשיו, ניתוח נתונים גדולים הוא כבר אמצעי חשוב עבור חברות מסחר אלקטרוני רבות לשפר את התחרותיות של רשתות האספקה שלהן.
לדוגמה, קניון חברת המסחר האלקטרוני ג'ינגדונג משתמשת בנתונים גדולים כדי לנתח ולחזות את הביקוש לסחורות במקומות שונים מראש, ובכך לשפר את היעילות של חלוקה ואחסנה, ולהבטיח את חווית הלקוח של למחרת.
RFID וטכנולוגיית זיהוי אלקטרונית אחרת של מוצרים, טכנולוגיית אינטרנט של דברים וטכנולוגיית אינטרנט סלולרי יכולים לעזור למפעלים תעשייתיים להשיג נתונים גדולים של שרשרת אספקת מוצרים מלאה. השימוש בנתונים אלה לניתוח יביא לעלייה משמעותית במחסן, הפצה ויעילות מכירות ועלות משמעותית. יְרִידָה.
בארצות הברית ישנם יותר מ -1,000 ספקי OEM גדולים, המספקים יותר מ -10,000 מוצרים שונים לחברות ייצור. כל יצרן מסתמך על תחזיות שוק ומשתנים שונים אחרים, כגון נתוני מכירות, מידע על שוק, תערוכות, חדשות ונתוני מתחרים ואפילו תחזיות מזג אוויר למכור את המוצרים שלהם.
באמצעות נתוני מכירות, נתוני חיישני מוצר ונתונים ממאגרי נתונים של ספקים, חברות ייצור תעשייתיות יכולות לחזות במדויק את הביקוש באזורים שונים בעולם.
מכיוון שניתן לעקוב אחר מחירי המלאי והמכירות, וניתן לקנות אותם עם ירידת המחירים, חברות הייצור יכולות לחסוך עלויות רבות.
אם אתה עושה שימוש חוזר בנתונים שנוצרו על ידי החיישנים במוצר כדי לדעת מה לא בסדר עם המוצר ואיפה נדרשים חלקים, הם יכולים גם לחזות היכן ומתי יש צורך בחלקים. זה יפחית מאוד את המלאי ויבצע אופטימיזציה של שרשרת האספקה.
